두 모델 모두 16nm UltraScale + fpga를 사용자 정의한 것이므로 새로운 알고리즘과 표준 또는 작업 요구 사항의 변화를 수용하도록 재구성 할 수 있습니다.

Alveo U200에는 892k 룩업 테이블 (LUT), 35Mbit 내부 SRAM 및 초당 31Tbyte 내부 SRAM 대역폭이 있으며 초당 3100 개의 이미지를 처리 ​​할 수 ​​있습니다.

Xilinx의 데이터 센터 부사장 인 Manish Muthal은 U250은 1341k LUT, 54Mbyte 내부 SRAM 및 초당 38Tbyte 내부 SRAM을 갖추고 있으며 초당 4100 개의 이미지를 처리하여 클라우드 및 온 프레미스 데이터 센터 서버에서 GPU와 CPU를 능가한다고 밝혔다. 그는 고성능 CPU에 비해 ​​실시간 추론 처리량을 20 배 증가시키고 GPU에 비해 ​​대기 시간을 3 배 감소시켜 머신 러닝 및 데이터베이스 검색을 가속화 할 수있는 Aleveo U250의 예를 인용했습니다.

두 카드 모두 현재 생산 중이며 개발자 포럼에서 방문자가 실제로 사용할 수 있습니다.

그 중 하나는 스마트 도시 및 유틸리티에 대한 대시 보드를 보여주는 게이트웨이 정의 네트워킹 (GDN) 회사 인 Algo-Logic Systems였습니다. 3 세대 블랙 다이아몬드 랙 마운트 (BDR-3)는 아날로그 센서에서 실시간 데이터를 수집하여 모션 (가속), 전력 (전압, 전류), 압력 (공기, 물)을 기록합니다. 기가비트 이더넷을 통한 높은 해상도와 신호 처리에 fpga 로직을 사용합니다.

통합 된 시스템은 Alveo U200에 구현 된 회사의 KVS (Key Value Store) 데이터 융합 및 확장 가능한 분석과 결합되어 실시간 분석 대시 보드를 병합하고 라이브 데이터를 몰입 형 3D 시각화로 통합하여 스마트 시티가 트래픽을 모니터링하고 제어 할 수 있도록합니다. 원격 사이트 및 운영 체제를 모니터링 할 수 있습니다.

Algo-Logic KVS가 포함 된 Alveo U200 가속기 카드는 표준 PCIe 슬롯에 설치하거나 데이터 센터에 배포하거나 AlgoCentral 클라우드를 통해 서비스로 액세스 할 수 있습니다.